来自官网，版本为2.3
注意elasticsearch依赖jdk，2.3依赖jdk7
下载rpm包并安装
wget -c https://download.elastic.co/elasticsearch/release/org/elasticsearch/distribution/rpm/elasticsearch/2.3.5/elasticsearch-2.3.5.rpm
rpm -ivh elasticsearch-2.3.5.rpm
配置文件位于/etc/elasticsearch/
日志默认位于/var/log/elasticsearch/，可在配置文件中修改
没有特殊要求，默认即可使用，启动停止等操作如下
/etc/init.d/elasticsearch {start|stop|status|restart|reload}
启动默认占用端口9200，可在配置文件中修改
下面三个命令依次为，检查集群状况、检查节点状况、显示所有的索引（刚开始是没有索引的）
节点名称默认是随机起的，可以在配置文件中指定
curl 'localhost:9200/_cat/health?v'
curl 'localhost:9200/_cat/nodes?v'
curl 'localhost:9200/_cat/indices?v'
创建一个索引 customer（可选，因为直接插入数据的时候若索引名不存在会自动创建）；
在索引customer中插入一条 type=external, id=1 的数据并查询这条数据；
删除这条数据，最后删除索引customer；
curl -XPUT 'localhost:9200/customer?pretty'
curl -XPUT 'localhost:9200/customer/external/1?pretty' -d '{"name": "John Doe"}'
curl -XGET 'localhost:9200/customer/external/1?pretty'
curl -XDELETE 'localhost:9200/customer/external/1?pretty'
curl -XDELETE 'localhost:9200/customer?pretty'
可以重复执行插入数据的命令来替换整条数据；
插入数据时可以不指定id，这样会自动生成一个（注意这里是post）；
curl -XPOST 'localhost:9200/customer/external?pretty' -d '{"name": "Jane Doe"}'
而修改某条数据则应该这样；
curl -XPOST 'localhost:9200/customer/external/1/_update?pretty' -d '{"doc": { "name": "John Doe update" }}'
curl -XPOST 'localhost:9200/customer/external/1/_update?pretty' -d '{"doc": { "name": "John Doe update", "age": 20 }}'
修改数据还可以用脚本script，需要另外开篇记录；
下面是批量插入和更新数据；
curl -XPOST 'localhost:9200/customer/external/_bulk?pretty' -d '
{"index":{"_id":""}}
{"name": "John Doe" }
{"index":{"_id":""}}
{"name": "Jane Doe" }
'
curl -XPOST 'localhost:9200/customer/external/_bulk?pretty' -d '
{"update":{"_id":""}}
{"doc": { "name": "John Doe becomes Jane Doe" } }
{"delete":{"_id":""}}
'
导入文件中的数据，当前目录下有个accounts.json文件（要求格式为上述批量操作的格式）；
附上这个官方测试文件的下载：https://raw.githubusercontent.com/bly2k/files/master/accounts.zip
curl -XPOST 'localhost:9200/bank/account/_bulk?pretty' --data-binary "@accounts.json"
两种查出所有数据的命令（要注意，匹配结果若超过10则默认只传出前10条，可以通过size指定，见下文）；
查询参数和返回数据都是json结构；
curl 'localhost:9200/bank/_search?q=*&pretty'
curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search?pretty' -d '
{
"query": { "match_all": {} }
}'
查询所有数据，但只取出前5条和5~10条，from和size可以随意组合；
curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search?pretty' -d '
{
"query": { "match_all": {} },
"size": 5
}'
curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search?pretty' -d '
{
"query": { "match_all": {} },
"from": 5,
"size": 5
}'
下面这个是根据字段（这里用的age）排序后取前3条数据（与sql一样，asc升序，desc降序）；
curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search?pretty' -d '
{
"query": { "match_all": {} },
"size": 3,
"sort": { "age": { "order": "asc" } }
}'
查询指定字段（姓名、邮箱）；
curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search?pretty' -d '
{
"query": { "match_all": {} },"_source": ["firstname", "lastname", "email"]
}'
上面都是用的match_all，使用match用来匹配一定的条件，下面是取出年龄为30的数据；
curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search?pretty' -d '
{
"query": { "match": { "age": 30 } }
}'
地址中包含mill的数据；
地址中包含mill或者lane的数据；
地址中包含mill lane的数据；
curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search?pretty' -d '
{
"query": { "match": { "address": "mill" } }
}'
curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search?pretty' -d '
{
"query": { "match": { "address": "mill lane" } }
}'
curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search?pretty' -d '
{
"query": { "match_phrase": { "address": "mill lane" } }
}'
bool组合查询条件，如下must是都满足，must_not是都不满足，should则是满足其中一项；
must、must_not、should这三个还可以组合；
curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search?pretty' -d '
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{ "match": { "address": "mill" } },
{ "match": { "address": "lane" } }
]
}
}
}'
curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search?pretty' -d '
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{ "match": { "age": "" } }
],
"must_not": [
{ "match": { "state": "ID" } }
]
}
}
}'
使用filter过滤实现范围查询（年龄20~30）；
curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search?pretty' -d '
{
"query": {
"bool": {
"must": { "match_all": {} },
"filter": {
"range": {
"age": {
"gte": 20,
"lte": 30
}
}
}
}
}
}'
聚合（Aggregations），就是sql中的groupby，下面是根据年龄age分组，然后只显示第一条；
curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search?pretty' -d '
{
"size": 0,
"aggs": {
"group_by_age": {
"terms": {
"field": "age",
"size": 1
}
}
}
}'
aggs可以嵌套，分组后再计算，下面就是根据年龄分组后（取了前3条）求每个组的评价余额（balance）；
curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search?pretty' -d '
{
"size": 0,
"aggs": {
"group_by_age": {
"terms": {
"field": "age",
"size": 2
},
"aggs": {
"average_balance": {
"avg": {
"field": "balance"
}
}
}
}
}
}'
基础用法至此结束，更多的各种api就是进阶用法了；